描述
利用附件中的成绩数据进行成绩统计，根据输入的同学的名字，输出其总分和平均分。根据输入的课程名字，输出这门课程的平均分、中位数和标准差。（输出结果中的数值保留2位小数）
输入格式
输入一个同学的名字
输入一门课程的名字
输出格式
该同学在数组中的位置序号、平均成绩
该门课程在数组中的位置序号、该课程平均成绩、中位数和标准差
题目要求用numpy实现，需要先导入numpy库，这是一个第三方库，需要用自行安装，安装方法是在命令提示符下输入：
pip install numpy
导入numpy后一般为其设置别名为np:
import numpy as np
读文件可以用Python方法：
def readfile(filename):with open('成绩单数字.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:score = file.read() # 读取文件中的数据到字符串中score = score.replace('\n', ',') # 替换字符串中的换行符为逗号，方便后面统一切分score = score.split(',') # 根据逗号将字符串切分为列表#score = file.read().replace('\n', ',').split(',') # 前面三行可以用这一行实现return score # 返回列表
也可以使用numpy中的loadtxt()读文件
def readfile(filename):data = np.loadtxt(filename, str, delimiter=',', encoding='utf-8')return data
此时score为一个列表，内容如下：
[‘姓名’, ‘学号’, ‘高数’, ‘英语’, ‘python’, ‘物理’, ‘java’, ‘C语言’, ‘罗明’, ‘1217106’, ‘95’, ‘85’, ‘96’, ‘88’, ‘78’, ‘90’, ‘金川’, ‘1217116’, ‘85’, ‘86’, ‘90’, ‘70’, ‘88’, ‘85’, ‘戈扬’, ‘1217117’, ‘80’, ‘90’, ‘75’, ‘85’, ‘98’, ‘95’, ‘罗旋’, ‘1217119’, ‘78’, ‘92’, ‘85’, ‘72’, ‘95’, ‘75’, ‘蒋维’, ‘1217127’, ‘99’, ‘88’, ‘65’, ‘80’, ‘85’, ‘75’]
将这个列表转为numpy的数组，并按文件中数据的格式转为6行8列：
def arrayshape(score): # score 为传入的列表scoreArray = np.array(score) # 列表转数组scoreArray = scoreArray.reshape(6, 8) # 一维数组转6行8列的二维数组# scoreArray = np.array(s).reshape(6, 8) # 前面两行可以用这一行实现return scoreArray # 返回数组，此时成绩的数据类型为字符串
scoreArray 是转为6行8列的数组，此时成绩的数据类型为字符串：
[[‘姓名’ ‘学号’ ‘高数’ ‘英语’ ‘python’ ‘物理’ ‘java’ ‘C语言’]
[‘罗明’ ‘1217106’ ‘95’ ‘85’ ‘96’ ‘88’ ‘78’ ‘90’]
[‘金川’ ‘1217116’ ‘85’ ‘86’ ‘90’ ‘70’ ‘88’ ‘85’]
[‘戈扬’ ‘1217117’ ‘80’ ‘90’ ‘75’ ‘85’ ‘98’ ‘95’]
[‘罗旋’ ‘1217119’ ‘78’ ‘92’ ‘85’ ‘72’ ‘95’ ‘75’]
[‘蒋维’ ‘1217127’ ‘99’ ‘88’ ‘65’ ‘80’ ‘85’ ‘75’]]
根据输入的学生姓名，返回学生位置序号，可以使用np.argwhere()函数：
indexStudent = np.argwhere(scoreArray == studentName) # 返回学生所有位置，如[[4,0]]
计算学生平均成绩，需要根据学生所在位置序号中的行序号，对该行中的成绩数据进行统计，计算平均成绩。
def studentInfo(studentName):scoreNum = scoreArray[1:, 2:].astype(int) # 数组scoreArray切片，将成绩部分转为整数indexStudent = np.argwhere(scoreArray == studentName) # 返回学生所有位置，如[[4,0]]studentRow = indexStudent[0,0] # 返回学生所在的行序号，如4meanStudent = np.mean(scoreNum[studentRow - 1]) # 计算学生平均成绩return indexStudent,round(meanStudent,2) # 返回位置序号和平均成绩
scoreNum 是仅包含成绩的整数数组，因有标题行存在，统计 时，行号要减1：
[[95 85 96 88 78 90]
[85 86 90 70 88 85]
[80 90 75 85 98 95]
[78 92 85 72 95 75]
[99 88 65 80 85 75]]
课程平均成绩的统计与前述方法类似，因为姓名和学号存在，列序号要减2：
def courseInfo(courseName):scoreNum = scoreArray[1:, 2:].astype(int) # 数组scoreArray切片，将成绩部分转为整数indexcourse = np.argwhere(scoreArray == courseName) # 返回课程所有位置，如[[0,4]]courseColumn = indexcourse[0, 1] # 返回课程所在的列序号，如4meancourse = np.mean(scoreNum[0:, courseColumn - 2]) # 计算课程平均成绩mediancourse = np.median(scoreNum[0:, courseColumn - 2]) # 计算课程成绩中位数stdcourse = np.std(scoreNum[0:, courseColumn - 2]) # 计算成绩标准差return indexcourse,round(meancourse,2),round(mediancourse,2),round(stdcourse,2)
完整参考程序如下：
#=============================================# 作者: 武汉理工大学 赵广辉# 日期: 2020.05.31#Email：30849528@qq.com# 版权: 作者原创,版权所有,谢绝转载# 教材：Python语言及其应用#=============================================import numpy as npdef readfile(filename):with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:score = file.read().replace('\n', ',').split(',') # 前面三行可以用这一行实现return score # 返回列表def arrayshape(score): # score 为传入的列表scoreArray = np.array(s).reshape(6, 8) # 前面两行可以用这一行实现return scoreArray # 返回仅包含成绩的整数数组def studentInfo(studentName):scoreNum = scoreArray[1:, 2:].astype(int) # 数组scoreArray切片，将成绩部分转为整数indexStudent = np.argwhere(scoreArray == studentName) # 返回学生所有位置，如[[4,0]]studentRow = indexStudent[0,0] # 返回学生所在的行序号，如4meanStudent = np.mean(scoreNum[studentRow - 1]) # 计算学生平均成绩return indexStudent,round(meanStudent,2)def courseInfo(courseName):scoreNum = scoreArray[1:, 2:].astype(int) # 数组scoreArray切片，将成绩部分转为整数indexcourse = np.argwhere(scoreArray == courseName) # 返回课程所有位置，如[[0,4]]courseColumn = indexcourse[0, 1] # 返回课程所在的列序号，如4meancourse = np.mean(scoreNum[0:, courseColumn - 2]) # 计算课程平均成绩mediancourse = np.median(scoreNum[0:, courseColumn - 2]) # 计算课程成绩中位数stdcourse = np.std(scoreNum[0:, courseColumn - 2]) # 计算成绩标准差return indexcourse,round(meancourse,2),round(mediancourse,2),round(stdcourse,2)if __name__ == '__main__':filename = '成绩单数字.csv' # 读取的文件名score = readfile(filename) # 调函数读文件，返回列表scoreArray = arrayshape(score) # 列表转数组studentName = input() # 输入学生姓名student = studentInfo(studentName) # 调用函数，返回学生序号和学生平均成绩print(f'{studentName}同学的位置序号为{student[0]}') # 输出学生位置序号print(f'{studentName}同学的平均成绩为{student[1]}') # 输出学生平均成绩courseName = input() # 输入课程名course = courseInfo(courseName) # 调用函数统计课程成绩，返回课程序号，平均分，中位数和标准差print(f'{courseName}课程位置序号{course[0]}') # 输出课程位置序号print(f'{courseName}平均成绩为{course[1]}分') # 输出课程平均成绩print(f'{courseName}成绩中位数为{course[2]}分') # 输出课程成绩中位数print(f'{courseName}成绩标准差为{course[3]}') # 输出课程成绩标准差
如果不考虑练习问题分解，分部代码写到一起也是可以的，下面给出部分功能的实现：
with open('成绩单数字.csv', 'r', encoding='utf-8') as file:s = file.read().replace('\n', ',').split(',') # 读取文件中的数据到列表scoreAll = np.array(s).reshape(6, 8) # 将列表转数组再转为6行8列的二维数组print(scoreAll) # 输出数组scoreAllscoreNum = scoreAll[1:, 2:].astype(int) # 将数组中非数值型字符串部分去掉生成新数组print(scoreNum) # 输出数组print('python平均成绩为{}'.format(np.mean(scoreNum[:, 2]))) # 输出一门课的平均成绩print('python成绩中位数为{}'.format(np.median(scoreNum[:, 2]))) # 输出python成绩中位数print('python成绩标准差为{:.2f}'.format(np.std(scoreNum[:, 2]))) # 输出python成绩标准差print('{}同学的平均成绩为{:.2f}'.format(scoreAll[1, 0], np.mean(scoreNum[0, 0:])))
若有收获，就点个赞吧
0 人点赞
